所有,我想计算使用合并排序算法对数组进行排序的接近程度。我可以使用 Merge Sort 来排列数组,但我无法继续计算在此过程中需要多少次倒置。
比如输入[9,4,8,3]时,我想得到输出[3,4,8,9]和4次反转。反转的定义是:如果 b 在 B 中,c 在 C 中并且我们有 b>c 则需要反转(B,C 的顺序很重要)。首先,我将得到两个部分 ([4,9],1) 和 ([3,8],1),它们分别表示一个反转。然后,当它们再次合并时,又出现了两次反转:选择 3 而不是 4,选择 8 而不是 9。
我的主要问题可能与算法本身无关。它是关于如何让我的变量之一在函数的函数循环中进化。 (我在 Merge_Sort 函数中使用了 Merge_Sort 函数)
def Merge_Sort(a):
n = len(a)
if n==1:
if not 'total_rev' in vars():
total_rev = 0
else:
total_rev += rev_ind
return a , total_rev
else:
m = math.floor(n/2)
b , rev_ind_b = Merge_Sort(a[:m])
if not 'total_rev' in vars():
total_rev = 0
else:
total_rev += rev_ind_b
c , rev_ind_c = Merge_Sort(a[m:])
if not 'total_rev' in vars():
total_rev = 0
else:
total_rev += rev_ind_c
a_sort , rev_ind = Merge(b,c)
if not 'total_rev' in vars():
total_rev = 0
total_rev += rev_ind
else :
total_rev += rev_ind
return a_sort , total_rev
def Merge(b,c):
p = len(b)
q = len(c)
d = []
reverse_ind = 0
while len(b)!=0 or len(c)!=0 :
if (len(b)*len(c) != 0) :
b0 = b[0]
c0 = c[0]
if b0 <= c0 :
d.append(b0)
b.remove(b[0])
else :
reverse_ind += 1
d.append(c0)
c.remove(c[0])
else :
d.extend(b)
b=[]
d.extend(c)
c=[]
return d,reverse_ind
Merge 功能可以很好地工作。唯一的问题是我不能按照我的意愿更新变量“total_inv”。每当未定义时,我都会尝试定义“total_inv”。不确定这是否是一个好方法,因为它使我的代码变得困惑。我也尝试使用全局变量,但效果不佳。谢谢!
最佳答案
比这更简单:
- 在最深的递归级别 (
n==1
) 时,只需返回 0 作为交换次数。其逻辑是,您应该在该递归级别按原样返回列表的交换次数,而无需考虑更大的列表可能是什么。因此,当n==1
您的列表只有一个值时,显然不需要交换。 - 在其他情况下,只需将您从递归调用中获得的计数相加即可。这样,当冒泡返回递归树时,它们会增加。
这是为 Merge_Sort
改编的代码:
def Merge_Sort(a):
n = len(a)
if n==1:
return a, 0 # at deepest recursion always return 0 for the number of swaps
else:
m = n//2 # use integer division; you don't need `math.floor`
b , rev_ind_b = Merge_Sort(a[:m])
c , rev_ind_c = Merge_Sort(a[m:])
a_sort , rev_ind = Merge(b,c)
return a_sort , rev_ind_b + rev_ind_c + rev_ind # add the numbers
关于python - Merge_Sort 算法的计数工作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47113670/